基于DEA方法的海水养殖业规模效率实证研究
一、数据处理与说明
本书对海水养殖规模效率的研究主要以沿海省份海水养殖生产投入产出数据为基础，但是由于天津、上海等省份的数据不完整，因此选择剔除，使得结果更具有可比性。本书选择河北、辽宁、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西、海南9个沿海省份2003～2012年的数据作为研究样本，对海水养殖规模效率进行评价。
二、不同规模海水养殖业规模效率实证分析
采用Coelh小组开发的专用软件DEAP2.1来计量海水养殖生产的总效率、纯技术效率和规模效率。具体计算结果见表6－3。
表6－3 2003～2012年各省份效率值
（续表）
（续表）
注：irs表示处于规模报酬递增阶段，drs表示处于规模报酬递减阶段。
从表6－3基于投入导向的海水养殖规模效率计算结果来看，多数省份处于效率有效阶段，如要分析不同规模的效率值我们需要分析效率与规模之间的关系。本书按照海水养殖面积对其生产规模进行划分，作出海水养殖面积与不同效率值之间的散点图。
图6－2 海水养殖效率随养殖规模变动图
从图6－2可以看出规模效率是影响总效率的主要因素，而各省份的纯技术效率则大体相当，大多达到了有效水平，基本保持在1的水平上。而规模效率对总效率影响较大，说明调整养殖规模是提高海水养殖总体效率水平的最重要方式。
图6－3为各省份年均海水养殖效率随养殖规模变动图，从图中可以看出，海水养殖效率随养殖规模的增长而有所改善，这表明为了改善规模效率与总效率，应当逐步提高海水养殖规模，形成规模化养殖，提升效率与收益。
图6－3 各省份年均海水养殖效率随养殖规模变动图
三、海水养殖业效率最优规模的确定
为了确定海水养殖的最优规模，需要对其效率值进行进一步分析，由于年度跨度上，技术水平会发生变化，因此本书以2012年为例，在生产力水平既定的情况下，对海水养殖最适规模进行分析，见图6－4。
如前所述，辽宁、山东、浙江、广西和海南5个省份的海水养殖规模效率、总体纯技术效率和规模效率均达到了最优，也就是说在基于纯技术效率和规模效率最优基础上的海水养殖规模效率最优解并不唯一。因此，为了确定一个效率最优的规模区域，本书将对5个省份的绝对效率予以进一步的比较。
图6－4 2012年海水养殖效率随养殖规模变动
从2012年海水养殖规模效率来看，效率值随养殖规模变化呈现出“两头大，中间小”的U形趋势，这表明小规模与大规模农户的海水养殖的生产潜力得到了有效的发挥，而中等规模农户的海水养殖规模存在较大的效率损失。在海水养殖规模化发展的要求之下，我们需要对5个省份进行比较，分析优劣。
表6－4 2012年各省份海水养殖单位面积增加值
（续表）
比较2012年9个省份的单位面积增加值，在海水养殖面积小于30万公顷的小规模养殖省份中，浙江、广西与海南的效率为1，但是，海南的单位面积增加值最高，因此在不需要增加规模的情况下，海南的规模更加合理，其他小规模的海水养殖省份应当改善自身的生产、管理等技术。而在较大规模（海水养殖面积大于30万公顷）的省份中，辽宁与山东两个省份的效率值为1，山东的单位面积增加值相对较高，同时可以看出随着海水养殖面积的增长，其单位产出呈现下降趋势，因此山东在较大规模的海水养殖省份中表现优异，是最为合适的生产规模。
采用相同的分析方法可以确定出各年的最优规模省份，2003 ～2012年最优规模省份如表6－5所示。
表6－5 2003～2012年海水养殖最优规模省份
（续表）
注：大规模指养殖面积在30万公顷之上，小规模指在30万公顷之下。
从表6－5中可以看出海南为小规模中单位面积增加值最多的省份，但从海水养殖面积来看，其一直保持这较低的生产规模，但是其单位面积产量保持在较高水平，技术效率与规模效率也达到最优。这一方面是由于海南的海水养殖技术一直处于较高水平，同时也选择了较为适合的小规模生产方式。
大规模海水养殖省份当中，山东一直保持着较高的单位面积产量，但是其单位面积产量要比低规模的省份小得多。而且较大规模中在2003年与2004年其生产效率都是不最优水平，这从一定程度上说明了小规模海水养殖要优于大规模海水养殖。同时在10万公顷左右的海水养殖面积省份当中，浙江的单位面积产量也较大，但是要小于海南和山东。
由于我国南北地区气候差异较大，从不同地理位置来分析，在南方，海南的效率和单位面积产量处于较高水平，而广西虽然大部分年份效率值也为1，但是其单位面积产值只有5万元/公顷左右，比海南小得多。从北方情况来看，山东与浙江的效率与单位面积增加值都相对较高，处于较优规模，而辽宁的单位面积增加值较低。